基于5G通信技术的矿井开采工作面环境监测系统

张辰宇

(国家能源集团乌海能源公司，内蒙古 乌海 016000)

矿井下综合机械设备回采作业区域统称开采工作面，在该区域内由不同型号的采煤机、煤炭运输传送设备、区域支护设备等组成[1-2]，该区域设备种类复杂且位于矿井下使其安全管控难度较大。煤炭在开采过程中往往存在坍塌、瓦斯泄漏、渗水等多种风险[3]，为规避煤炭开采过程中的风险，对其开采工作面环境监测意义重大。马旭东等[4]从矿井坍塌角度设计了工作面支架姿态监测系统，该系统通过监测矿井工作面液压支架形变数值和弯曲角度，判断工作面坍塌风险，实现其状态监测，但该系统应用角度不广。贺耀宜等[5]设计了可融合性煤矿监控系统，该系统利用多传感器采集矿井内部数据后，使用多源数据融合方法融合数据后，利用分析挖掘算法计算当前矿井开采工作面环境信息，达到监测目的，但该系统受矿井工作面环境信息维度影响，其分析挖掘结果不够准确，导致其监测效果不佳。

5G通信技术是第五代通信技术[6]，该技术通信传输时的峰值速率最高可达到50 Gbit/s，在无线通信传输时空中接口延迟仅为1 ms，且其信号覆盖能力较强。本文利用5G通信技术，设计基于5G通信技术的矿井开采工作面环境监测系统，以提升矿井开采工作面环境监测效果。

1 环境监测系统

1.1 系统总体结构

设计基于5G通信技术的矿井开采工作面环境监测系统总体结构如图1所示。该环境监测系统将温湿度传感器、瓦斯浓度传感器安置于矿井开采工作面内，同时在该开采工作面内设置若干个定位基站，以获取传感器、和监测位置数据和当前区域温湿度、瓦斯浓度数据，然后利用5G无线通信网络连接协调器将上述数据传输到交换机内，交换机将温湿度、瓦斯浓度数据等数据进行过滤后，将其打包发送到服务器内。服务器负责存储矿井开采工作面温湿度、瓦斯浓度等数据并驱动工作面环境监测模型应用程序完成该工作面监测后，将监测结果传输到显示器上呈现给用户。

图1 环境监测系统总体结构Fig.1 Overall structure of environmental monitoring system

1.2 5G无线通信组网架构设计

工作面内部环境复杂，因此在矿井开采工作面内数据传输使用5G无线通信方式。SDN网络交互协议是5G组网的基础，依据网络交互协议方可实现数据之间的通信传输[7-8]。SDN网络交互协议的5G组网架构如图2所示。在5G无线通信组网架构中，由接入云、分布式核心局域云和集中式核心本地云构成，其中接入云由若干个接入点、交换机、路由器、本地疏导以及本地SDN控制器构成。在通信传输时，接入点通过路由器的无线端口将传输网帧发送给交换机，利用本地SDN控制器管理交换机网帧传输。本地疏导与另一台接入路由器相连，其负责控制漫游状态下的网络接入点的网帧传输，此时网帧可不经过网关直接发送到与分布式核心局域云相连的交换机内。分布式核心局域云由若干个路由和分布式多媒体、移动式实体构成。路由器是该局域云的网关，负责对分布式多媒体和移动式实体通信传输进行疏导，分布式多媒体和移动式实体则负责管控局域网移动性能。分布式核心局域云主要架设在矿井开采工作面区域。集中式核心本地云假设在地面某一集中区域，由路由器本地服务器、移动式实体、无线接入网和分布式IP多媒体组成。其中移动式实体负责跟踪区域列表，管理网络节点传输，分布式IP多媒体负责将若干个IP多媒体流量集中控制，服务器负责存储管理相关网络通信协议、通信日志等。无线接入网负责整个区域的无线网络覆盖，以无线形式实现设备间的无线通信传输。

图2 5G无线通信组网架构示意Fig.2 Schematic diagram of 5G wireless communication networking architecture

1.3 供电电源设计

供电电源是安装在矿井开采工作面区域内，其负责为传感器、定位基站和路由器提供稳定电源，是保障传感器采集矿井开采工作面环境数据的基础。为保障电源供电电压稳定且小巧便捷[9-11]，以5 V锂电池作为供电电源，其连接SPX3819M5稳压芯片后，利用压力转换器将5 V电压转换为3.3 V持续为传感器和定位基站。供电电源电路图如图3所示。将5 V锂电池输出端与SPX3819M5稳压芯片的输入端相连，并在其旁路设置2组电容，电容数值分别设置0.1 μF，同时将旁路与SPX3819M5稳压芯片的公共端相连。5 V锂电池输出的电流经过SPX3819M5稳压芯片输入端和公共端后，由输出端输出稳定3.3 V电流。

图3 供电电源电路Fig.3 Power supply circuit diagram

1.4 传感器选取

传感器是采集矿井开采工作面环境信息设备。温湿度传感器型号为MX-WD-07G，该型号温湿度传感器可接入电流和温湿度测量元件和信号输出元件完全分离[12-13]，具备较强的抗震效果和通信传输安全性，其热感和湿感较为灵敏，容易安装的同时断电使用时间较长。瓦斯传感器型号为低浓度GJ4型，该型号瓦斯传感器输出瓦斯浓度信号变化量不高于0.04%，其采集矿井开采工作面环境内瓦斯浓度精度极高，且其具备二极管声光报警装置，可人为设置其超限阈值[14]，当矿井开采工作面内瓦斯浓度较高时，则自动触发报警装置。依据矿井开采工作面区域大小，在不同位置分别安置若干个温湿度传感器和瓦斯传感器，以5G无线通信形式将传感器传输芯片与地面服务器内置芯片相连后，利用A/D转换器将温湿度传感器输出信号转换为二进制数值型离散信号[15]，传送到服务器管理芯片内。而瓦斯传感器则可将气体浓度物理量转换为电信号，传送到服务器管理芯片内，至此完成矿井开采工作面环境数据采集。

1.5 系统监测软件设计

矿井开采工作面环境监测软件是人机交互的核心，在此使用VB(Visual Basic)编程开发工具编写系统应用程序。VB编程语言自有图形用户界面(GUI)且可利用DAO、RDO、ADO等控件创建数据库连接，是目前应用最广泛的编程语言[16-17]。利用SQLite3数据库开发程序建立数据存储仓库，通过调取数据存储仓库内的传感器采集的矿井开采工作面环境数据，实现实时监测。利用上述工具，设计矿井开采工作面环境监测软件结构，如图4所示。矿井开采工作面环境监测软件结构具有查询功能和监测功能，查询功能主要负责查询工作面环境相关历史数据、实时数据查询、告警记录查询，监测功能负责为用户实时呈现瓦斯超标位置、湿度异常位置以及当前环境温湿度和瓦斯浓度变化情况。

图4 矿井开采工作面环境监测软件结构示意Fig.4 Structure diagram of environmental monitoring software for coal mining face

1.6 工作面环境监测模型构建

工作面环境监测模型构建是矿井开采工作面环境监测系统的核心。由于传感器采集到的工作面环境温湿度数据和瓦斯浓度数据内的量纲特征不统一[18-19]，需对其预处理。使用MinMaxScaler函数将工作面环境温湿度数据和瓦斯浓度数据缩放到区间0～1内，实现其量纲特征统一。然后将归一化后的环境温湿度数据和瓦斯浓度数据作为输入，使用门控循环单元神经网络监测模型实现矿井开采工作面环境监测。门控循环单元神经网络监测模型运行流程如图5所示。工作面环境监测模型的输入层接收到归一化后的工作面环境数据后，该数据进行初步划分，然后将其输入到隐含层内，隐含层利用Adam一阶优化算法优化工作面环境监测模型参数后，使用统计算法计算工作面环境监测模型Loss值，当该值符合条件后，利用PSO(粒子群)算法获取隐含层迭代全局最优解。然后将其输入到输出层内。输出层对全局最优解进行数据逆变换后，输出当前矿井开采工作面环境监测结果。将上述工作面环境监测模型以自编程形式写入到服务器控制芯片内，通过服务器驱动程序启动工作面环境监测模型代码后，即可实现工作面环境监测。

图5 工作面环境监测模型流程Fig.5 Flow of working face environmental monitoring model

2 实例分析

以某煤矿矿井开采工作面为实验对象，工作面面积为38.24万km2，地质构造为斜向，区域煤层较厚，瓦斯含量相对较高。该工作面长度约为1 823 m，宽度约为155 m。使用Matlab仿真软件搭建该矿井开采工作面环境，使用本文系统对其环境展开监测。系统运行环境为酷睿i5内核，主频为3.1 GHz，运行内存为4 GB。

2.1 系统压力测试

由于煤矿矿井开采工作面范围较大，本文系统面临多开情况。模拟多个用户同时访问系统情况，并以系统启动反应时间为指标，设置其反应时间不得高于1.5 s。测试结果如图6所示。分析图6可知，本文系统启动反应时间随着访问用户人数的增加而增加。在访问用户人数为250人之前时，其反应时间增加趋势极为缓慢，当访问用户人数超过250人后，其反应时间增加幅度加大。在访问用户人数为500人时，本文系统反应时间为900 ms左右，该数值较1.5 s低600 ms左右。该结果说明本文方法在访问用户人数较多时反应时间较为迅速，系统抗压力性能较强。

图6 系统压力测试结果Fig.6 Test results of system pressure

2.2 可靠性测试

以Loss值作为衡量本文系统监测矿井开采工作面环境可靠性指标，测试在不同环境数据样本情况下，本文系统监测矿井开采工作面时的Loss值，结果如图7所示。分析图7可知，本文系统在监测矿井开采工作面环境时的Loss值与环境数据量成正比例关系，在数据量为8 000个时，本文系统监测矿井开采工作面环境时的Loss值为0.17左右，其说明本文方法监测矿井开采工作面环境精度高达0.983。综上结果，本文系统监测矿井开采工作面环境精度较高，具备良好的可靠性。

图7 系统可靠性测试结果Fig.7 Test results of system reliability

2.3 5G无线通信测试

测试本文无线通信功能，以信息通信发射功率为指标，测试在不同通讯距离情况下本系统发送数据包丢失情况，数据包发送量为2 000，结果见表1。分析表1可知，本文系统架设的5G无线通信距离越远，其数据包接收与发送数量之间的差值越大。其中在通信距离为100 m之前时，本文系统数据包发送量和接收量完全相同，其数据包丢失率为0。当通信距离超过100 m后，本文系统数据包发送量和接收量之间开始出现差值，且差值呈现增加趋势。在通信距离为200 m时，本文系统数据包发送量与接收量之间差值为9个，其数据包丢失率仅为0.45%。上述结果表明，本文系统具备较强的数据通信能力，且数据在传输过程中丢包率较低，数据通信安全性较好。

表1 5G无线通信测试结果Tab.1 Test results of 5G wireless communication

2.4 环境监测能力测试

以矿井开采工作面环境温度为测量指标，使用本文系统对其展开监测，监测结果如图8所示。

图8 矿井开采工作面环境温度监测结果Fig.8 Monitoring results of ambient temperature of mining face

分析图8可知，在本文系统环境温度监测界面内可为用户呈现当前温度幅值变化情况，且有温度计量表显示当前环境温度，从温度监测列表内也可看出当前温湿度传感器数量和编号以及该传感器采集的矿井开采工作面环境温度数值和时间。也可在该温度监测界面内查看传感器配置，返回主页面和查询温度监测历史信息等。综上所述，本文系统不仅可有效监测矿井开采工作面环境温度，且其监测界面内功能较全面，可为用户充分呈现当前矿井开采工作面环境温度情况，具备较好的应用性。

3 结论

本文设计了基于5G通信技术的矿井开采工作面环境监测系统，并以某矿井开采工作面为实验对象，应用本系统对其环境进行了监测。从实验结果可得知：本文系统在运行过程中具备良好的抗压性和无线通信能力，且其监测结果精度较高，可有效监测矿井开采工作面环境温度，为用户呈现不同传感器采集的温度数据和时间。